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人物图片功能重做: bbox 随核心视频分析那一次 Gemini 调用一并产出(prompts.py 加
person_appearances.bbox 字段, [ymin,xmin,ymax,xmax] 0-1000 归一化), frame_service
直接用存好的 bbox 裁剪头像/事件缩略图, 删除原来"展示时额外调用 Gemini 定位人物"的
整套逻辑(locate_person_bbox/VLM 校验/熔断), 从架构上消除与核心视频分析共抢配额的
问题; 用真实数据验证裁剪结果正确框住人物本体。
NVIDIA 模型修复: 实测原配置的 3 个模型均不可用(asset_id 引用 500/400, 不支持视频),
改用 nemotron-3-nano-omni 的 base64 内嵌视频方式(唯一实测打通), 加 max_base64_mb
防止对大文件做注定失败的编码。
Gemini 多 Key 轮换: 支持 extra_api_keys 配置多个独立项目的 key, 配额用尽时依次
换 key 重试(每换 key 需重新上传, Files API 按项目隔离)。
稳定性加固: CircuitBreaker HALF_OPEN 清空旧失败计数(修复探测一失败就重新 OPEN 的
bug); chat() 统一接入熔断器(原来只有视频分析路径检查); NVIDIA 适配器改用共享
json_parser(原来自己重复实现且不做 schema 校验); Gemini Files API 上传超时也尝试
清理远程孤儿文件; video_processor/video_queue 里直接操作 OracleDB._conn 的裸 SQL
改走新增的 set_event_start_time/mark_video_invalid/reset_video_to_pending 方法;
/health 加入队列线程存活状态; 密钥改用 ${ENV_VAR} 引用(.env 已支持自动加载),
不再明文写入 config.yaml。
工程质量: 新增 fam-edge/tests(32 个单元测试, 覆盖熔断器状态机/JSON 解析容错/
时间戳解析/bbox 坐标换算/多 key 解析), 新增 scripts/smoke_test.py(发版前接口
稳定性检查); 清理死代码(OllamaAdapter.analyze_frames、get_sync_delta 死分支、
未使用的 vision_timeout/max_concurrent_tasks 配置项); 修正 get_events_for_label
排序(改最近优先 + 过滤畸形历史时间戳)。
已部署 Oracle 并跑通 smoke test 全部 6 项检查。
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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Python
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Python
from fam_edge.frame_service import _bbox_to_pixels
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def test_bbox_to_pixels_basic():
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# [ymin,xmin,ymax,xmax] 0-1000 归一化 -> 像素 (x1,y1,x2,y2)
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# 实测样本：Gemini 对 440x248 帧返回 [0, 690, 203, 725]，
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# 对应画面右上角门厅处的一个人（今天用真实截图验证过）。
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x1, y1, x2, y2 = _bbox_to_pixels([0, 690, 203, 725], 440, 248)
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assert x1 == int(690 / 1000 * 440)
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assert y1 == 0
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assert x2 == int(725 / 1000 * 440)
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assert y2 == int(203 / 1000 * 248)
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def test_bbox_to_pixels_full_frame():
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x1, y1, x2, y2 = _bbox_to_pixels([0, 0, 1000, 1000], 400, 300)
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assert (x1, y1, x2, y2) == (0, 0, 400, 300)
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def test_bbox_to_pixels_zero_area():
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x1, y1, x2, y2 = _bbox_to_pixels([500, 500, 500, 500], 400, 300)
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assert (x1, y1) == (x2, y2)
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